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数据清理和修复：一旦发现离群点噪声，可以考虑进行数据清理和修复。这可能包括删除异常值、替换为缺失值或使用插值等方法来修复数据。

数据分析和模型建立：在进行数据分析和建立模型时，应考虑离群点噪声的影响。可以尝试使用鲁棒的统计方法或健壮的模型来减少离群点的影响。

基于领域知识的处理：根据领域知识和判断，可以对离群点噪声进行特殊处理。这可能包括对特定类型的离群点进行单独处理或基于特定条件进行筛选。

处理离群点噪声需要谨慎和经验，因为不正确的处理可能会导致数据失真或错误的结论。根据具体情况和数据特征，选择适当的处理方法是关键。